Medicina di precisione per il lupus eritematoso

Lo sviluppo di terapie personalizzate, basate su informazioni genetiche specifiche per il paziente, è un approccio che sta rivoluzionando molti campi di ricerca. E fa ben sperare i malati di lupus che aspettano una cura da più di 50 anni

RICERCANDO ALL’ESTERO – “Cercare un nuovo farmaco per il lupus è una ricerca rischiosa, calcolando che negli ultimi 50 anni non c’è stato niente di efficace. Però è anche una cosa bella perché c’è proprio bisogno di una nuova terapia”.

picture_MatteoCesaroniNome: Matteo Cesaroni
Età:
38 anni
Nato a: Iesi (AN)
Vivo a: Filadelfia (Stati Uniti)
Dottorato in: Sistemi complessi (Torino)
Ricerca: Terapie personalizzate per la cura del lupus eritematoso.
Istituto: Janssen Pharmaceutica (Johnson & Johnson Pharmaceutical Research and Development, Spring House, Pennsylvania)
Interessi: giocare a tennis e ping pong, suonare la chitarra, provare nuovi ristoranti.
Di Filadelfia mi piace: è una grande città ma a misura d’uomo, non serve l’auto, si può arrivare dovunque camminando.
Di Filadelfia non mi piace: è troppo lontana dall’Italia.
Pensiero: “Success is walking from failure to failure with no loss of enthusiasm” (Winston Churchill).

In cosa consiste la medicina di precisione?
È un termine che ha usato l’anno scorso Obama e indica il fatto che, se conosciamo il paziente che abbiamo di fronte, la sua espressione in termini di geni e le mutazioni presenti nel suo DNA, possiamo somministrargli il farmaco giusto e curarlo efficacemente.

La mia ricerca è centrata sul lupus eritematoso, malattia autoimmune molto eterogenea in cui i soggetti producono anticorpi contro se stessi. Di solito gli anticorpi attaccano agenti estranei, virus o batteri ma qui il sistema immunitario produce anticorpi contro cellule, proteine e altre componenti del suo stesso corpo.
I sintomi variano molto da individuo a individuo e possono consistere in mal di testa, stanchezza cronica, problemi renali, gravidanze a rischio, segni dermatologici.

Per quanto riguarda la terapia, negli ultimi 50 anni c’è stato solo un nuovo farmaco approvato dalla FDA (ndr. Food and Drug Administration, ente governativo americano per il controllo dei prodotti alimentari e farmaceutici), tutti gli altri studi clinici sono falliti perché gli effetti positivi non raggiungevano la significatività statistica contro un effetto placebo. In generale il problema è che l’eterogeneità del meccanismo d’azione della malattia fa sì che il numero di pazienti che traggono beneficio dall’assunzione del farmaco sia basso.

Partendo da questo presupposto, la Janssen ha deciso di dedicarsi alla medicina di precisione per il lupus, che di per sé non è un approccio nuovo, anzi è molto usato soprattutto nel trattamento dei tumori. Nel cancro al seno, per esempio, il tipo di terapia somministrata dipende dal tipo di mutazione genica presente (BRCA1 o BRCA2) o dalla presenza/assenza dei recettori per gli estrogeni (ER+ o ER-).

Su che parametri vi basate nel caso del lupus?
Abbiamo preso in considerazione due aspetti: il tipo e la quantità di autoanticorpi presenti nel sangue del paziente e il tipo e la quantità di geni espressi a livello cellulare. L’idea è riuscire a creare un profilo per ogni paziente e da qui individuare una specie di firma del lupus che accomuni il maggior numero di soggetti. Dal punto di vista pratico, l’analisi si basa su due piattaforme: l’RNA-seq per l’espressione genica e i ProtoArray per gli autoanticorpi.

L’RNA-seq è una tecnica che permette di sequenziare l’intero trascrittoma, cioè l’insieme di tutti gli RNA messaggeri, di un certo campione in un dato momento. Per ogni singolo paziente si possono ottenere circa 120 milioni di sequenze, che devono poi essere analizzate per ricostruire il gene di appartenenza e capire in che quantità è espresso. Considerando che il genoma umano è composto da 3 miliardi di paia di basi e che l’RNA-seq fornisce un file di 16GB, è facile intuire che anche solo per rielaborare i dati di un singolo paziente è necessaria una capacità computazionale non da poco e parecchio tempo (circa 1 giorno).

Noi riceviamo ogni giorno le sequenze di circa 200 campioni di sangue, chiaramente non è pensabile aspettare 200 giorni per avere i risultati. Da circa un anno, quindi, abbiamo iniziato a usare i servizi web di Amazon Cloud in modo da poter lanciare in parallelo tutte le 200 analisi, ottenendo i risultati in tre giorni al massimo. Prima di arrivare sul web è stato necessario mettere a punto un protocollo operativo attraverso cui fornire i programmi e indicare i software specifici per i nostri obiettivi: non è stata la cosa più semplice del mondo, ho lavorato a lungo assieme a un informatico per ottenere un prodotto che fosse il migliore possibile. Saper trattare i dati, anche un minimo, dovrebbe far parte del bagaglio di tutti i nuovi biologi perché oggi non è più possibile essere digiuni di bioinformatica. È indispensabile parlare la stessa lingua di fisici, ingegneri e informatici altrimenti c’è disconnessione e se c’è disconnessione non c’è futuro.

E per quanto riguarda gli autoanticorpi?
Si usa una tecnologia abbastanza nuova, ovvero quella dei ProtoArray che sono dei chip con sopra fissati più di 9000 pezzi di proteine umane. Si prende il plasma di un soggetto affetto da lupus, contenente i vari autoanticorpi, e lo si mette in contatto col chip. Ogni anticorpo si legherà specificamente al suo antigene e, dove c’è interazione, vedremo un segnale colorato: maggiore è l’intensità del segnale, maggiore sarà la quantità di anticorpo presente. In questo modo si ottiene un profilo di 9000 anticorpi per ciascun paziente.
Qui non è necessario ricorrere a un cloud ma abbiamo dovuto comunque sviluppare un protocollo operativo.

Sia con i ProtoArray che con l’RNA-seq, le informazioni vengono confrontate con quelle di individui sani in modo da analizzare solo le sequenze o gli anticorpi differenzialmente espressi o prodotti.
Alla fine, con tutti questi dati, si crea una rete topologica in cui ogni paziente è connesso agli altri in base alla somiglianza tra i profili di espressione genica e di autoanticorpi. La distribuzione dei soggetti nella rete genera delle forme grazie alle quali si possono identificare gruppi di pazienti: l’ipotesi è che quelli vicini tra loro avranno caratteristiche comuni, come la possibilità di rispondere alla terapia. Per classificare futuri pazienti, poi, si possono applicare algoritmi di machine learning o più specificamente di deep learning.

Siete riusciti a identificare una possibile firma del lupus?
Abbiamo individuato una particolare pathway e un possibile farmaco che potrebbe essere in grado di bloccare l’espressione dei geni coinvolti. Abbiamo già iniziato gli studi clinici per questo farmaco, siamo in fase 1A, cioè con volontari sani, e finora non c’è stato nessun problema

Quali sono le prospettive future del tuo lavoro?
A giugno inizieremo la fase 1B, ovvero la somministrazione del farmaco a pazienti col lupus per verificarne la sicurezza. Superata questa, nella fase 2 andremo a vedere l’effetto del farmaco in soggetti malati. Per il reclutamento sfruttiamo i profili di espressione e di anticorpi, che assegnano ai pazienti una specie di score e permetteranno di stabilire il limite terapeutico del farmaco: i soggetti con score basso, che non esprimono i geni bersaglio, non risponderanno alla cura e non avrà senso includerli nello studio clinico. La conclusione di tutto l’iter è prevista nel 2027 ma i dati preliminari sono incoraggianti.

Leggi anche: Epigenetica e proteomica: nuove prospettive nella ricerca sul cancro

Pubblicato con licenza
Creative Commons Attribuzione-Non opere derivate 2.5 Italia

Crediti immagine copertina: Crediti immagine: J3D3, Wikimedia Commons

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